后基因组时代生物信息学的发展趋势

介绍生物信息学产生背景、发展过程以及研究现状,讨论了后基因组时代分子生物学的主要研究领域功能基因组学、蛋白质组学、比较基因组学、药物基因组学之间的关系。在分析基因组时代和后基因组时代生物信息学所研究内容的差异基础上．说明了基于分层递阶结构的系统结构、特征分析方法以及相应的软件系统开发将成为生物信息学发展的基本趋势之一。     

蛋白质序列的聚类结构分析

基于模糊邻近关系的粒度空间,对蛋白质序列进行聚类结构分析。利用MEGA软件计算选取的木聚糖酶序列间的比对距离,引入内积将其转化为模糊邻近关系(或矩阵),再应用算法求解其粒度空间,进行序列的聚类结构分析和最佳聚类确定研究。这些研究为蛋白质序列提供了定量分析的工具。     

稀释中的优化模型及其研究

本文利用时间价值系数和试剂价值系数，从离散系统和连续系统两个角度对分次稀释问题分别建立了稀释的非线性规划数学模型（2）一（4），研究了它们的最优解的存在性及最优解的求法公式（定理1—理3）．最后用BASIC语言编制了求模型（3）最优解的算法程序.     

蛋白质序列的矩阵图谱表达

基于经典HP模型,利用蛋白质序列的矩阵图谱表达法(MGR)及数值刻画的思想提出了一种新的蛋白质序列的比对方法,通过观察蛋白质序列的数值刻画图及计算两蛋白质序列之间的欧氏距离d,对木聚糖酶两家族的蛋白质序列进行了相似性分析.发现被划分为同一木聚糖酶家族的蛋白质序列之间的相似性更大,而且蛋白质序列的相似性程度与分子大小、结构和分子进化相关.     

基因转录爆发的信号转导机制

随着单分子检测技术水平的提高,学术界发现了与传统认知大相径庭的转录现象——转录爆发。基因转录不是连续平稳且波动较小的过程,而是表现出发生时间极不规律、信使RNA产量波动极大的特征。转录爆发本质上是编码和传递调控信号的方式。本文综述了转录爆发现象、转录爆发的两态模型、转录爆发信号转导机制以及其重要的生物学意义。最后,指出了该领域亟待解决的问题。     

基于功率谱的流感病毒蛋白质序列结构分析

基于经典HP模型,本文采用离散傅里叶变换获取蛋白质特征,利用分层聚类方法进行蛋白质序列的结构分析。其目的是将自动信号频谱分析技术与层次聚类方法相结合,并应用到蛋白质序列结构分析中。通过流感病毒HA和NA蛋白质序列的实验结果表明:应用该方法可得到非常好的分类结果。这些研究为基于大数据的蛋白质序列的自动信息提取和结构分析提供基础。     

基于生物多样性的流感暴发研究

为揭示流感病毒在环境中的生存能力,本文提出了一种基于评价流感病毒的生物多样性指标,研究流感病毒大流行的规律。基于1902-2016年的99 861条流感病毒的血凝素蛋白质序列,提取40维特征向量,并采用层次聚类方法获取流感病毒每一年的最优聚类数。进而,基于生物多样性的评价指标,计算出每一年的种群熵值,以表达流感病毒的生物多样性和种群熵变化率,从而衡量流感病毒的变异速率。结合历史数据,通过种群熵评价流感病毒的生物多样性能够与已发生的流感暴发时间很好吻合。以上研究可为流感病毒的暴发预测提供依据。